Quantenüberlegenheit im siebten Jahr: Was Google und IBM tatsächlich geliefert haben

Googles Behauptung der Quantenüberlegenheit, veröffentlicht in Nature am 23. Oktober 2019, krönte ein zweijähriges Rennen, das mit John Martinis begann, der bis Ende 2017 einen Meilenstein versprochen hatte. Das Unternehmen teilte mit, dass sein 53-Qubit-Prozessor Sycamore für eine Sampling-Aufgabe 200 Sekunden benötigte. Ein leistungsstärkster Supercomputer würde dafür schätzungsweise 10.000 Jahre brauchen.

Das ist die Schlagzeilenzahl. Das Argument dahinter ist enger gefasst. Die Menschen, die konkurrierende Maschinen bauen, haben die Jahre seither damit verbracht, zu erklären, warum. Das Folgende ist eine Rekonstruktion, wie der Meilenstein gesetzt, erreicht und bestritten wurde, basierend auf der Berichterstattung, die ihn begleitete.

Die Frist, die sich Martinis selbst setzte

Im April 2017 porträtierte das MIT Technology Review Martinis. Er war Ende 2014 von der University of California, Santa Barbara zu Google gewechselt und leitete eine Gruppe von etwa 25 Forschern. Er sagte dem Magazin, sein Team werde ein Gerät bauen, das bis Ende des Jahres Quantenüberlegenheit erreiche. Das hieß, es könnte eine bestimmte Berechnung durchführen, die für jeden konventionellen Computer unerreichbar ist. Der Beweis sollte aus einem Sprint zwischen Googles Chip und einem der größten Supercomputer der Welt kommen.

Zu der Zeit hatte Google Ergebnisse eines neun Qubits großen Chips in linearer Anordnung veröffentlicht. Das neueste Gerät besaß nur sechs Qubits, die jedoch in einem zwei mal drei Raster angeordnet waren. Martinis sagte, das zeige, dass die Technologie funktioniere, wenn Qubits nebeneinander platziert würden. Der sechs-Qubit-Chip testete auch eine Herstellungsmethode, bei der Qubits und ihre Steuerleitungen auf getrennten Chips hergestellt und später per Bump-Bonding verbunden werden. Ein Prozess, der nach Martinis’ Angaben funktionierte.

Er sagte, Entwürfe für Geräte mit 30 bis 50 Qubits seien bereits in Arbeit. Für das Supremacy-Experiment bräuchte er ein Raster mit 49 Qubits.

„Wir glauben, dass wir bereit sind, dieses Experiment durchzuführen. Es ist etwas, das wir jetzt tun können“, sagte Martinis dem MIT Technology Review.

Nicht jeder fasste das Ziel auf dieselbe Weise zusammen. Chris Monroe, Professor an der University of Maryland und Mitbegründer des Startups IonQ, nannte es einen akademischen Meilenstein. „Danach muss man immer noch herausfinden, wie man es skalierbarer und programmierbarer macht“, sagte er. Simon Gustavsson, Principal Investigator in einer Quantencomputing-Gruppe am MIT, stellte Google und IBM zu diesem Zeitpunkt auf einer vergleichbaren Stufe.

IBM antwortet mit 50 Qubits

IBM war bei der reinen Anzahl schneller. Am 10. November 2017 berichtete die Associated Press, dass IBM-Wissenschaftler einen Prozessorprototyp mit 50 Qubits gebaut und gemessen hatten. Dario Gil, der die Forschungsabteilung für Quantencomputing und künstliche Intelligenz bei IBM leitete, sagte, es sei das erste Mal, dass ein Unternehmen einen Quantencomputer in diesem Maßstab gebaut habe.

Seth Lloyd, Professor für Maschinenbau am MIT, der nicht an der Arbeit beteiligt war, sagte, IBM habe wahrscheinlich noch Fehler auszubügeln, nannte die Ankündigung aber ein Zeichen für erhebliche Fortschritte. Die AP berichtete kein Benchmark-Ergebnis, das mit dem 50-Qubit-Prototypen verbunden war. Größe und nachgewiesene Leistung begannen bereits, sich in zwei verschiedene Gespräche zu trennen.

Bis Dezember 2017 machte Martinis diese Unterscheidung auf einer Konferenz explizit. Gizmodo berichtete von der Q2B-Veranstaltung an der NASA Ames, dass er das Zählen von Qubits als Scoreboard zurückwies. „Pressemitteilungen sprechen immer von einem Quanten-Weltraumrennen in Bezug auf die Anzahl der Qubits“, sagte er. „Es geht um mehr als nur Quantität, es geht um Qubit-Qualität.“

Auf derselben Konferenz sagte Martinis, Google fertige in diesem Monat sein 49- oder 50-Qubit-Supremacy-Gerät und werde innerhalb von zwei Wochen mit den Tests beginnen, ohne die Weihnachtsverzögerungen zu berücksichtigen. Er beschrieb das Experiment: Die Qubits werden verschränkt, das System wird sich entwickeln gelassen, dann werden Ergebnisse gemessen, deren Wahrscheinlichkeiten so komplex sind, dass ein klassisches Gerät den Quantencomputer simulieren muss, um sie zu überprüfen. Das könnte Wochen dauern, was das Quantengerät in Minuten erledigt.

John Preskill, Theoretiker am Caltech, der auf derselben Veranstaltung sprach, nannte die Ära NISQ, für noisy intermediate-scale quantum computers, und sagte, der Fortschritt hin zu einer fehlertoleranten Maschine müsse weitergehen.

Supremacy, dann die Gegenreaktion

Das Ergebnis von 2019 kam in einem Paper, das Fortune erhielt, nachdem es kurz auf NASA.gov veröffentlicht und dann wieder entfernt worden war. Google lehnte es zu der Zeit ab, seine Authentizität zu bestätigen. Der eigene Blog des Unternehmens beschrieb die Testberechnung später als 200 Sekunden dauernd im Vergleich zu Tausenden von Jahren für die besten bekannten Algorithmen auf den leistungsstärksten Supercomputern. Das Paper besagte, dass ein Google-Cloud-Server 50 Billionen Stunden für dieselbe Aufgabe bräuchte, und dass es auf dem Quantenprozessor 30 Sekunden dauerte.

Sycamore hatte 53 Qubits, heruntergeskaliert von einem 72-Qubit-Design namens Bristlecone. Die Forscher schrieben, dass Quantenbeschleunigung in einem realen System erreichbar ist und nicht durch versteckte physikalische Gesetze ausgeschlossen wird. Sie sagten voraus, dass die Quantencomputing-Leistung mit einer doppelten Exponentialrate wachsen werde.

IBMs Gil lehnte die Einordnung ab, nicht aber das Experiment. Er sagte Fortune, der Test sei ein hochspezieller Fall eines Laborversuchs ohne praktische Anwendungen gewesen. Quantencomputer würden in Zusammenarbeit mit klassischen Maschinen arbeiten, nicht die Oberhoheit über sie ausüben. Jim Clarke, Direktor der Quantenhardware bei Intel Labs, nannte es einen bemerkenswerten Meilenstein und sagte, ein kommerziell tragfähiger Quantencomputer würde viele weitere Fortschritte erfordern.

Seither bewegt sich das Feld weiter bei dem Problem, das wichtiger ist als jedes einzelne Benchmark: Fehlerkorrektur. Veröffentlichte Forschung hat Faktorisierung mit weit weniger CPU-Kernjahren als frühere Schätzungen beschrieben, und die aktuellen Schlagzeilen um IonQ, Infleqtion und eine Roadmap des Department of Energy zeigen alle in dieselbe Richtung. Nichts davon tilgt 2019. Es bestätigt nur, was Monroe am Anfang sagte: Der Meilenstein war ein Anfang, keine Ziellinie.